1月10日，由《节点财经》主办的“2025节点增长大会”在北京举行。360集团创始人周鸿祎通过线上方式出席本次大会，分享了对AI大模型时代下的产业创新与变革机会的真知灼见，贡献了一场非常精彩的演讲。

以下为演讲金句：

以下为周鸿祎演讲实录（有删减）：

AI认知与未来趋势

近几年，人工智能是全球产业竞争的焦点，也是社会各界关注的热点。如果说互联网促成了信息革命，使人类进入了数字化时代。那么大模型的横空出世，则会带来一场智能革命，引领人类进入智能化时代。今天，我想分享一下自己对人工智能最新的思考。

现在人们总是喜欢谈论认知，比如"认知决定人生的高度"、"人永远赚不到认知之外的钱"等等，谈大模型也不能免俗，在谈论大模型之前，建议所有人先要建立对AI的认知。我列了三个维度的六个问题，作为是否建立AI认知的标准，大家可以先对号入座自评一下。第一个最重要的问题是你信不信大模型已经拥有真正的智能。因为在大模型之前，人工智能基本都是人工智障，大模型的出现使人工智能的发展突破了拐点，从智障变成了智能。在大模型拥有真正的智能之后，你相不相信AGI，也就是通用人工智能正在加速到来。第二个维度的问题是你相不相信大模型将引领新一轮工业革命，所有的产品和业务都会被大模型重塑。第三个维度的问题是对每个组织机构、每个个体而言，你相不相信不拥抱AI将会被淘汰。我不是借AI贩卖焦虑，AI不会直接淘汰和取代人，而是拥抱AI的人会把那些止步不前、抗拒AI的人淘汰。

朋友们，建立AI认知十分重要，每一次划时代的技术创新，都会带来一轮重新洗牌，如果认知跟不上，现在看不懂、看不起、看不清，未来很可能就看不见了。

毫无疑问，未来大模型会席卷所有行业，成为新一轮工业革命的驱动引擎，重塑经济发展图景。同时，AI也会帮助人类拥有"超级能力"，让个体的能力变得无限大，推动生产力提升。现在，提大模型言必称OpenAI，OpenAI作为大模型的开创者的确很伟大，它用"大力出奇迹"的方式，为人类带来了实现AGI通用人工智能的可能。但是，这条路要靠卷模型、卷算力、卷数据，把模型向着万亿参数发展，实现对人类智能的全面超越，这注定不会是一片坦途。

目前，前沿AI技术的发展遇到了一些障碍，人类训练数据已经接近枯竭，大模型赖以驱动的Scaling law遭遇了巨大瓶颈，短期内我们难以再次看到人工智能的质变时刻，AI专家们正在探索利用强化学习、合成数据等方式突破障碍，对此我们暂且保持谨慎乐观的态度吧。

我认为，未来大模型会形成泾渭分明的两条发展路线：一条路是越做越大，探索人类的星辰大海，这是一条造"原子弹"的路。还有一条路，就是将大模型与具体场景结合，向着垂直化、产业化方向发展，做专业化大模型，这条路不用卷算力、卷数据，只需要在一个百亿参数，甚至几十亿参数的通用大模型基础上，结合垂直领域的数据进行训练即可。这样就能把大模型拉下神坛，从"原子弹"变为"茶叶蛋"。

大模型推动产业创新的六大场景

对所有人而言，大模型都是一重大的机会。任何一次工业革命级的变革，都会带来各行各业的重新洗牌。我梳理了大模型推动产业创新的六大场景，其中每个场景都蕴含着巨大的创新机遇，希望能够给在座的企业家朋友们带来启发。

首先，科技以人为本，AI对人的意义应该是正向的，与人的关系是协作，而不是要替代人、淘汰人。所以，大模型的第一个应用场景是"科技平权"下的人人普惠、人人智能，消除数字鸿沟。现在"用上"大模型不难，只要下载任何一家公司的大模型应用即可，但是想要真正"用好"大模型并不容易。通用大模型只提供语言理解、翻译、推理、计算、编程等基本能力，但是普遍与用户的使用场景没有深度结合。只有将大模型与个人使用需求充分结合，才能进一步释放大模型的价值。比如将大模型与社交、办公、教育、电商、娱乐等场景结合，提供面向个人的AI服务，蕴含着巨大的产业机遇。

第二个应用场景是万物智能。受益于5G等技术的发展，现在万物互联已经基本实现。随着大模型越做越小，小参数的大模型能力越来越强，下一步就是实现万物智能。未来，所有的硬件设备都是AI设备，大到智能网联车，小到个人电脑和手机，大模型都是标配。AI加持下，智能硬件的场景也会更加丰富。

第三个应用场景是赋能传统产业的"数转智改"，这也是国家鼓励的新质生产力发展的关键所在。在大模型厂商的宣传下，很多人对大模型有误解，认为大模型不就是个聊天机器人吗，能写写小作文，生成一些图片，顶多写写藏头诗，跟数转智改有什么关系。实际上，大模型的能力是分层的，比如大模型的多模态能力，不仅可以生成和处理图片、视频、音频等模态的数据，还可以将企业内部的非结构化数据转化为结构化数据，将数据转化为知识，为大模型在企业落地做好准备。更重要的是，将大模型知识管理、专家模型训练、业务流程自动化、组织协同、人机协作等业务能力与办公场景结合，能够为企业打造人工智能时代的核心竞争力，赋能业务创新，推动数转智改的落地。

第四个场景是赋能自动驾驶、具身智能、生物制药等未来产业，变不可能为可能。其中的重点是将核心数据序列化之后，充分发挥大模型的序列预测能力，预测下一步的动作行为。比如，把汽车行驶视作序列进行下一步预测，推动完全自动驾驶的落地。或是把机器人的运动视作序列进行下一步预测，让人形机器人产业大爆发，使有"灵魂"的机器人快速到来，随着具身智能产业的发展，机器人不仅能进厂打螺丝，我们这代人的养老恐怕也要靠机器人了。这对所有的实体制造产业的企业家而言，都是一次激动人心的技术变革。

第五个场景则是AI for Science，打造科研新范式，引领人类未来发展的方向。比如，大模型正在改变基础科学问题的研究方法，破解人类发展面临的能源问题。前面提到的AlphaFold就是AI for Science最典型的应用，谷歌两位AI专家还凭此获得了今年的诺贝尔生物学奖，使AI获得了世界级的肯定，相信以后的诺贝尔奖的AI含量还会越来越高，不学AI有可能都拿不了诺贝尔奖了。对有志于推动前沿产业发展的企业家和创业者而言，一定要加强对大模型的重视和应用。

最后一个场景是AI安全。既然如此多的场景都要结合AI，安全的问题就更应该受到重视。大模型是把双刃剑，在提升生产力的同时，带来了前所未有的安全新挑战。如果没有安全作为保障，智能化的发展无从谈起。实践中，360训练了行业内首个安全大模型，既用来提升安全能力，解决传统网络安全问题。又实现了"以模制模"的设想，为攻克AI安全新挑战提供了可行性方案。

大模型的未来展望与总结

即便到现在，依然有人质疑大模型只是一场泡沫。作为根本性的重要技术，现在的大模型就像电动机一样，当年工厂引入电动机之后，生产力并没有比依靠蒸汽机高多少。直到分布式电动机代替了中央动力系统，由中心驱动改为分布式驱动，才推动了电力革命的到来。

以史为鉴，大模型只有从"大而全"向"小而专"方向发展，才能真正引领新一轮工业革命的到来。与电动机一样，大模型也需要经过组织、流程、架构、商业模式等互补性创新，才能引领新一轮工业革命的发展。所以，大家要对大模型抱有信心和耐心。

最后，感谢节点财经的邀请，希望大家能够学AI、用AI，欢迎大家使用纳米AI搜索和360AI办公产品，给我们多提宝贵意见。祝节点财经越办越好，大会圆满完成，继续为企业增长发声，为价值发声。

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1月10日，由《节点财经》主办的“2025节点增长大会”在北京举行。360集团创始人周鸿祎通过线上方式出席本次大会，分享了对AI大模型时代下的产业创新与变革机会的真知灼见，贡献了一场非常精彩的演讲。

以下为演讲金句：

以下为周鸿祎演讲实录（有删减）：

AI认知与未来趋势

近几年，人工智能是全球产业竞争的焦点，也是社会各界关注的热点。如果说互联网促成了信息革命，使人类进入了数字化时代。那么大模型的横空出世，则会带来一场智能革命，引领人类进入智能化时代。今天，我想分享一下自己对人工智能最新的思考。

现在人们总是喜欢谈论认知，比如"认知决定人生的高度"、"人永远赚不到认知之外的钱"等等，谈大模型也不能免俗，在谈论大模型之前，建议所有人先要建立对AI的认知。我列了三个维度的六个问题，作为是否建立AI认知的标准，大家可以先对号入座自评一下。第一个最重要的问题是你信不信大模型已经拥有真正的智能。因为在大模型之前，人工智能基本都是人工智障，大模型的出现使人工智能的发展突破了拐点，从智障变成了智能。在大模型拥有真正的智能之后，你相不相信AGI，也就是通用人工智能正在加速到来。第二个维度的问题是你相不相信大模型将引领新一轮工业革命，所有的产品和业务都会被大模型重塑。第三个维度的问题是对每个组织机构、每个个体而言，你相不相信不拥抱AI将会被淘汰。我不是借AI贩卖焦虑，AI不会直接淘汰和取代人，而是拥抱AI的人会把那些止步不前、抗拒AI的人淘汰。

朋友们，建立AI认知十分重要，每一次划时代的技术创新，都会带来一轮重新洗牌，如果认知跟不上，现在看不懂、看不起、看不清，未来很可能就看不见了。

毫无疑问，未来大模型会席卷所有行业，成为新一轮工业革命的驱动引擎，重塑经济发展图景。同时，AI也会帮助人类拥有"超级能力"，让个体的能力变得无限大，推动生产力提升。现在，提大模型言必称OpenAI，OpenAI作为大模型的开创者的确很伟大，它用"大力出奇迹"的方式，为人类带来了实现AGI通用人工智能的可能。但是，这条路要靠卷模型、卷算力、卷数据，把模型向着万亿参数发展，实现对人类智能的全面超越，这注定不会是一片坦途。

目前，前沿AI技术的发展遇到了一些障碍，人类训练数据已经接近枯竭，大模型赖以驱动的Scaling law遭遇了巨大瓶颈，短期内我们难以再次看到人工智能的质变时刻，AI专家们正在探索利用强化学习、合成数据等方式突破障碍，对此我们暂且保持谨慎乐观的态度吧。

我认为，未来大模型会形成泾渭分明的两条发展路线：一条路是越做越大，探索人类的星辰大海，这是一条造"原子弹"的路。还有一条路，就是将大模型与具体场景结合，向着垂直化、产业化方向发展，做专业化大模型，这条路不用卷算力、卷数据，只需要在一个百亿参数，甚至几十亿参数的通用大模型基础上，结合垂直领域的数据进行训练即可。这样就能把大模型拉下神坛，从"原子弹"变为"茶叶蛋"。

大模型推动产业创新的六大场景

对所有人而言，大模型都是一重大的机会。任何一次工业革命级的变革，都会带来各行各业的重新洗牌。我梳理了大模型推动产业创新的六大场景，其中每个场景都蕴含着巨大的创新机遇，希望能够给在座的企业家朋友们带来启发。

首先，科技以人为本，AI对人的意义应该是正向的，与人的关系是协作，而不是要替代人、淘汰人。所以，大模型的第一个应用场景是"科技平权"下的人人普惠、人人智能，消除数字鸿沟。现在"用上"大模型不难，只要下载任何一家公司的大模型应用即可，但是想要真正"用好"大模型并不容易。通用大模型只提供语言理解、翻译、推理、计算、编程等基本能力，但是普遍与用户的使用场景没有深度结合。只有将大模型与个人使用需求充分结合，才能进一步释放大模型的价值。比如将大模型与社交、办公、教育、电商、娱乐等场景结合，提供面向个人的AI服务，蕴含着巨大的产业机遇。

第二个应用场景是万物智能。受益于5G等技术的发展，现在万物互联已经基本实现。随着大模型越做越小，小参数的大模型能力越来越强，下一步就是实现万物智能。未来，所有的硬件设备都是AI设备，大到智能网联车，小到个人电脑和手机，大模型都是标配。AI加持下，智能硬件的场景也会更加丰富。

第三个应用场景是赋能传统产业的"数转智改"，这也是国家鼓励的新质生产力发展的关键所在。在大模型厂商的宣传下，很多人对大模型有误解，认为大模型不就是个聊天机器人吗，能写写小作文，生成一些图片，顶多写写藏头诗，跟数转智改有什么关系。实际上，大模型的能力是分层的，比如大模型的多模态能力，不仅可以生成和处理图片、视频、音频等模态的数据，还可以将企业内部的非结构化数据转化为结构化数据，将数据转化为知识，为大模型在企业落地做好准备。更重要的是，将大模型知识管理、专家模型训练、业务流程自动化、组织协同、人机协作等业务能力与办公场景结合，能够为企业打造人工智能时代的核心竞争力，赋能业务创新，推动数转智改的落地。

第四个场景是赋能自动驾驶、具身智能、生物制药等未来产业，变不可能为可能。其中的重点是将核心数据序列化之后，充分发挥大模型的序列预测能力，预测下一步的动作行为。比如，把汽车行驶视作序列进行下一步预测，推动完全自动驾驶的落地。或是把机器人的运动视作序列进行下一步预测，让人形机器人产业大爆发，使有"灵魂"的机器人快速到来，随着具身智能产业的发展，机器人不仅能进厂打螺丝，我们这代人的养老恐怕也要靠机器人了。这对所有的实体制造产业的企业家而言，都是一次激动人心的技术变革。

第五个场景则是AI for Science，打造科研新范式，引领人类未来发展的方向。比如，大模型正在改变基础科学问题的研究方法，破解人类发展面临的能源问题。前面提到的AlphaFold就是AI for Science最典型的应用，谷歌两位AI专家还凭此获得了今年的诺贝尔生物学奖，使AI获得了世界级的肯定，相信以后的诺贝尔奖的AI含量还会越来越高，不学AI有可能都拿不了诺贝尔奖了。对有志于推动前沿产业发展的企业家和创业者而言，一定要加强对大模型的重视和应用。

最后一个场景是AI安全。既然如此多的场景都要结合AI，安全的问题就更应该受到重视。大模型是把双刃剑，在提升生产力的同时，带来了前所未有的安全新挑战。如果没有安全作为保障，智能化的发展无从谈起。实践中，360训练了行业内首个安全大模型，既用来提升安全能力，解决传统网络安全问题。又实现了"以模制模"的设想，为攻克AI安全新挑战提供了可行性方案。

大模型的未来展望与总结

即便到现在，依然有人质疑大模型只是一场泡沫。作为根本性的重要技术，现在的大模型就像电动机一样，当年工厂引入电动机之后，生产力并没有比依靠蒸汽机高多少。直到分布式电动机代替了中央动力系统，由中心驱动改为分布式驱动，才推动了电力革命的到来。

以史为鉴，大模型只有从"大而全"向"小而专"方向发展，才能真正引领新一轮工业革命的到来。与电动机一样，大模型也需要经过组织、流程、架构、商业模式等互补性创新，才能引领新一轮工业革命的发展。所以，大家要对大模型抱有信心和耐心。

最后，感谢节点财经的邀请，希望大家能够学AI、用AI，欢迎大家使用纳米AI搜索和360AI办公产品，给我们多提宝贵意见。祝节点财经越办越好，大会圆满完成，继续为企业增长发声，为价值发声。

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